統(tǒng)計數(shù)據(jù)的收集習(xí)_第1頁
統(tǒng)計數(shù)據(jù)的收集習(xí)_第2頁
統(tǒng)計數(shù)據(jù)的收集習(xí)_第3頁
統(tǒng)計數(shù)據(jù)的收集習(xí)_第4頁
統(tǒng)計數(shù)據(jù)的收集習(xí)_第5頁
已閱讀5頁,還剩26頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

統(tǒng)計數(shù)據(jù)的收集習(xí)2024-01-28統(tǒng)計數(shù)據(jù)基本概念與分類數(shù)據(jù)收集方法與技巧抽樣技術(shù)與策略數(shù)據(jù)整理與展示技巧數(shù)據(jù)分析方法論述案例實戰(zhàn):從數(shù)據(jù)收集到分析全過程剖析目錄01統(tǒng)計數(shù)據(jù)基本概念與分類統(tǒng)計數(shù)據(jù)的定義統(tǒng)計數(shù)據(jù)是通過對某一現(xiàn)象或總體進行觀測、調(diào)查、實驗等方式獲得的一系列數(shù)值或信息,用于描述、分析、推斷該現(xiàn)象或總體的特征和規(guī)律。統(tǒng)計數(shù)據(jù)的作用統(tǒng)計數(shù)據(jù)是統(tǒng)計學(xué)的基礎(chǔ),是進行統(tǒng)計分析、預(yù)測和決策的重要依據(jù)。通過統(tǒng)計數(shù)據(jù),可以了解現(xiàn)象或總體的數(shù)量特征、結(jié)構(gòu)特征、發(fā)展趨勢等,為政府、企業(yè)、科研機構(gòu)等提供決策支持和參考。定義及作用定量數(shù)據(jù)定量數(shù)據(jù)是以數(shù)值形式表示的數(shù)據(jù),包括離散型數(shù)據(jù)和連續(xù)型數(shù)據(jù)。離散型數(shù)據(jù)是可數(shù)的、不連續(xù)的數(shù)值,如人口數(shù)、企業(yè)數(shù)等;連續(xù)型數(shù)據(jù)是連續(xù)的、不可數(shù)的數(shù)值,如溫度、身高、體重等。定性數(shù)據(jù)定性數(shù)據(jù)是以文字、符號等形式表示的數(shù)據(jù),用于描述事物的屬性、特征或類別。如性別、職業(yè)、學(xué)歷等。定性數(shù)據(jù)通常通過編碼轉(zhuǎn)化為定量數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析。數(shù)據(jù)類型劃分變量在統(tǒng)計學(xué)中,變量是指可以取不同數(shù)值的量。根據(jù)取值方式的不同,變量可分為隨機變量和非隨機變量。隨機變量是指取值具有隨機性的變量,其取值遵循一定的概率分布;非隨機變量是指取值具有確定性的變量,其取值不受隨機因素的影響。常量常量是指在特定研究或?qū)嶒灄l件下保持不變的量。常量通常作為參照或基準(zhǔn),用于比較不同組別或條件下的差異。在統(tǒng)計分析中,常量通常不作為分析對象,而是作為控制因素或協(xié)變量進行處理。變量與常量02數(shù)據(jù)收集方法與技巧直接觀察間接觀察參與觀察非參與觀察觀察法研究者直接觀察并記錄被研究者的行為、活動或現(xiàn)象。研究者參與到被研究者的活動中,以內(nèi)部成員的身份進行觀察。通過儀器、設(shè)備或其他人員進行觀察和記錄。研究者以旁觀者的身份進行觀察,不參與被研究者的活動。通過設(shè)計問卷,向目標(biāo)人群發(fā)放并收集數(shù)據(jù)。問卷調(diào)查通過與被調(diào)查者進行面對面或電話交流,收集數(shù)據(jù)。訪談?wù){(diào)查組織一組具有相似特征的人進行討論,收集他們對特定主題的意見和看法。焦點小組討論對個別具有代表性的個體或群體進行深入調(diào)查和分析。案例研究調(diào)查法在嚴(yán)格控制的環(huán)境條件下進行實驗,以檢驗假設(shè)或理論。實驗室實驗現(xiàn)場實驗準(zhǔn)實驗析因?qū)嶒炘趯嶋H環(huán)境中進行實驗,以檢驗理論或假設(shè)在實際條件下的適用性。在無法完全控制實驗條件的情況下,盡可能模擬實驗條件進行實驗。通過同時改變多個因素來檢驗它們對結(jié)果的影響。實驗法在觀察的基礎(chǔ)上,通過調(diào)查收集更詳細(xì)的數(shù)據(jù)。觀察與調(diào)查相結(jié)合在實驗前或?qū)嶒灪?,通過調(diào)查收集相關(guān)數(shù)據(jù),以補充實驗結(jié)果。實驗與調(diào)查相結(jié)合在觀察的基礎(chǔ)上,通過實驗進一步驗證和探究觀察到的現(xiàn)象。觀察與實驗相結(jié)合根據(jù)研究目的和問題,綜合運用多種數(shù)據(jù)收集方法,以獲得更全面、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。多方法綜合應(yīng)用混合方法應(yīng)用03抽樣技術(shù)與策略從總體中選取一部分個體進行研究,以推斷總體特征的過程。通過樣本數(shù)據(jù)推斷總體參數(shù),為決策提供支持。抽樣概念及目的抽樣目的抽樣概念每個個體被選中的概率相等,適用于總體個體差異不大的情況。簡單隨機抽樣分層隨機抽樣聚類抽樣將總體按照某種特征分成若干層,再從各層中隨機抽取樣本,適用于總體內(nèi)部差異較大的情況。將總體分成若干群,隨機抽取部分群進行調(diào)查,適用于大規(guī)模調(diào)查且群間差異較小的情況。030201隨機抽樣方法03配額抽樣根據(jù)總體特征分配各層樣本量,再在各層中進行方便抽樣或判斷抽樣。01方便抽樣根據(jù)研究者的方便程度選擇樣本,如街頭調(diào)查、網(wǎng)絡(luò)調(diào)查等。02判斷抽樣根據(jù)研究者的主觀判斷選擇樣本,適用于對總體有深入了解的情況。非隨機抽樣方法根據(jù)研究目的、總體規(guī)模、置信水平、誤差范圍等因素綜合考慮確定樣本量。樣本量確定通過增加樣本量、改進抽樣方法、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量等措施控制誤差,提高推斷的準(zhǔn)確性。同時,應(yīng)注意避免過度抽樣造成的資源浪費和效率降低。誤差控制樣本量確定和誤差控制04數(shù)據(jù)整理與展示技巧根據(jù)數(shù)據(jù)特點選擇插補、刪除或保留缺失值。缺失值處理識別異常值,采用合適的方法如Winsorization、刪除或保留異常值。異常值處理根據(jù)分析需求,對數(shù)據(jù)進行對數(shù)轉(zhuǎn)換、標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等處理。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)清洗和處理

數(shù)據(jù)表格化呈現(xiàn)表格設(shè)計選擇合適的表格類型,設(shè)計簡潔明了的表頭、表尾和表體。數(shù)據(jù)排序按照一定規(guī)則對數(shù)據(jù)進行排序,便于觀察數(shù)據(jù)分布和規(guī)律。數(shù)據(jù)分組將數(shù)據(jù)按照一定標(biāo)準(zhǔn)進行分組,呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的層次結(jié)構(gòu)。圖表類型選擇根據(jù)數(shù)據(jù)特點和分析目的選擇合適的圖表類型,如柱狀圖、折線圖、散點圖等。圖表制作要點確保圖表標(biāo)題、坐標(biāo)軸標(biāo)簽、圖例等要素齊全,注意圖表的顏色搭配和布局合理性。動態(tài)圖表制作利用動畫效果展示數(shù)據(jù)的變化過程,增強圖表的表現(xiàn)力。圖表類型選擇及制作要點報告結(jié)構(gòu)撰寫清晰明了的報告結(jié)構(gòu),包括引言、方法、結(jié)果、討論等部分。結(jié)果解讀結(jié)合圖表和數(shù)據(jù),對結(jié)果進行客觀、準(zhǔn)確的解讀,挖掘數(shù)據(jù)背后的信息。報告可視化運用圖表、圖片等可視化手段,使報告更加直觀、易于理解。報告評估與改進對報告進行評估,針對不足之處進行改進,提高報告質(zhì)量。報告撰寫和結(jié)果解讀05數(shù)據(jù)分析方法論述對數(shù)據(jù)進行分類、編碼、制表和圖形化展示,以直觀反映數(shù)據(jù)的分布和特征。數(shù)據(jù)整理與展示計算均值、中位數(shù)和眾數(shù)等統(tǒng)計量,描述數(shù)據(jù)的集中趨勢和一般水平。集中趨勢分析計算方差、標(biāo)準(zhǔn)差、極差等統(tǒng)計量,描述數(shù)據(jù)的離散程度和波動范圍。離散程度分析描述性統(tǒng)計分析利用樣本數(shù)據(jù)推斷總體參數(shù)的可能取值范圍,包括點估計和區(qū)間估計。參數(shù)估計根據(jù)樣本數(shù)據(jù)對總體分布或總體參數(shù)提出假設(shè),并通過統(tǒng)計方法檢驗假設(shè)是否成立。假設(shè)檢驗分析不同組別間數(shù)據(jù)的方差是否存在顯著差異,以判斷各組數(shù)據(jù)是否具有統(tǒng)計學(xué)上的可比性。方差分析推論性統(tǒng)計分析多元回歸分析研究多個自變量與一個因變量之間的線性關(guān)系,建立回歸模型并預(yù)測因變量的取值。主成分分析將多個相關(guān)變量轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個不相關(guān)的綜合變量(主成分),以簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)并揭示數(shù)據(jù)間的內(nèi)在聯(lián)系。聚類分析將數(shù)據(jù)集劃分為若干個不同的類或簇,使得同一類內(nèi)的數(shù)據(jù)相似度較高,不同類間的數(shù)據(jù)相似度較低。因子分析通過研究眾多變量之間的內(nèi)部依賴關(guān)系,探求觀測數(shù)據(jù)中的基本結(jié)構(gòu),并用少數(shù)幾個假想變量來表示其基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。多元統(tǒng)計分析簡介06案例實戰(zhàn):從數(shù)據(jù)收集到分析全過程剖析研究目的分析用戶購買行為,提升銷售額數(shù)據(jù)范圍涵蓋用戶注冊、瀏覽、加購、下單、支付等全流程數(shù)據(jù)案例來源某電商平臺的用戶行為數(shù)據(jù)案例背景介紹123通過平臺日志、數(shù)據(jù)庫等方式收集用戶行為數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)來源使用Flume、Kafka等大數(shù)據(jù)處理工具進行實時數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)采集工具對收集到的數(shù)據(jù)進行去重、缺失值填充、異常值處理等清洗操作數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)收集過程回顧數(shù)據(jù)可視化利用Tableau、PowerBI等數(shù)據(jù)可視化工具,將整理后的數(shù)據(jù)以圖表形式展示展示成果生成用戶行為路徑圖、商品銷售熱力圖、用戶轉(zhuǎn)化率漏斗圖等可視化成果數(shù)據(jù)整理將清洗后的數(shù)據(jù)按照用戶ID、商品ID、行為類型等字段進行整理數(shù)據(jù)整理與展示成果展示用戶行為分析通過分析用戶行為路徑圖,發(fā)現(xiàn)用戶從瀏覽到購買

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論